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申请人工智能 RAG 黑客松的最后机会

作者 作者 Robert Silén 发表评论 关于申请人工智能 RAG 黑客松的最后机会

MariaDB 人工智能 RAG 黑客松的创意阶段即将于周一（三月底前）截止。 

目前我们收到了几个很棒的提交。一个关于结合知识图谱和 LLM，使用 MariaDB Vector 最近邻搜索。另一个关于“高级上下文差异”，它不是根据文字本身，而是根据内容识别两个文本语料库之间的差异。 

所有目前的提交都在创新赛道。我们特别希望集成赛道的提交 – 将 MariaDB 添加到像这些框架或其他应用中。 

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参加赫尔辛基 Python 见面会举办的人工智能 RAG 黑客松还剩一周时间（可远程参与）

作者 作者 Robert Silén 发表评论 关于参加赫尔辛基 Python 见面会举办的人工智能 RAG 黑客松还剩一周时间（可远程参与）

参加使用 MariaDB Vector 和 Python 的人工智能 RAG 黑客松还剩一周时间！ 

获胜者将在五月的赫尔辛基 Python 见面会上进行演示，获得 MariaDB 基金会和 Open Ocean Capital 的荣誉和宣传，以及芬兰 verkkokauppa.com 的奖品。 

要参与，请组建一个团队（1-5 人）并在三月底前为两个赛道之一提交一个想法。然后您有时间直到 5 月 5 日来开发您的想法，之后是 5 月 27 日的见面会。

  1. 集成赛道: 在现有的开源项目或人工智能框架中启用 MariaDB Vector。

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使用 MariaDB Vector 在您自己的 MariaDB 数据上尝试 RAG！

作者 作者 Robert Silén

自从 ChatGPT 热潮开始以来，您一直期待的日子已经到来：您现在可以使用 MariaDB Server 中的自有数据构建创意 AI 应用了！通过创建自有数据的嵌入并将其存储在您自己的 MariaDB Server 中，您可以开发 RAG 解决方案，让 LLM 可以高效地基于您自己的特定数据作为上下文来执行提示。

为什么选择 RAG？

检索增强生成 (RAG) 基于您选择的数据（例如您自己的手册、文章或其他文本语料库）创建更准确、基于事实的生成式AI答案。RAG 答案比一般的大型语言模型 (LLM) 更准确、更基于事实，而无需训练或微调模型。

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